Che cos'è il Process Mining? Esplora le migliori pratiche e strumenti

Man mano che un'azienda si evolve, la tecnologia prende il comando della maggior parte dei processi. Ma con grandi processi arrivano grandi incoerenze.

Data la natura dinamica delle industrie e l'avanzamento della globalizzazione, un processo aziendale che ti ha servito bene ieri potrebbe non essere efficiente oggi. Di conseguenza, ogni organizzazione ha bisogno di nuovi modi per esaminare le proprie operazioni per tenere il passo con i progressi del settore e ottenere un vantaggio competitivo.

Creare processi flessibili che possano tenere il passo con il cambiamento è possibile solo acquisendo informazioni su come funziona un processo e identificando le sfide chiave. I metodi tradizionali di modellazione dei processi non sono più efficaci poiché comportano alti rischi di errori manuali.

Quindi, come garantire risultati ottimali quando ci sono troppi processi da monitorare? È qui che entra in gioco il software di process mining.

Il software di process mining funziona estraendo dati dai registri degli eventi dal database di un'azienda o da strumenti di gestione aziendale come il software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), il software di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) e il software di cartelle cliniche elettroniche (EHR). Questi registri degli eventi aiutano un'azienda a esaminare da vicino i suoi processi "as-is".

Con uno strumento di process mining adatto, le imprese creano modelli di lavoro ideali o grafici esaminando il percorso end-to-end per discrepanze e colli di bottiglia. Questi algoritmi specializzati identificano le cause principali delle deviazioni dalla norma, forniscono risorse per risolverle e costruiscono un processo più robusto ed efficiente.

Cos'è un processo?

Potrebbe passare inosservato per la maggior parte del tempo, ma i processi ci circondano nella nostra vita quotidiana. Che si tratti di cucinare un pasto, pulire la tua stanza, creare un budget mensile o qualsiasi altra faccenda da adulti. Ma come definiamo esattamente un processo?

Un processo è una serie di azioni intraprese dall'inizio alla fine per completare un'attività. Nel process mining, questo insieme di azioni può essere costituito da passaggi o compiti individuali che definiscono i punti di inizio e fine di un'operazione aziendale. I processi possono essere una tantum, ricorrenti o periodici, a seconda della natura del flusso di lavoro.

Come funziona il process mining?

Supponiamo che un cliente chiami il tuo numero di assistenza. Come proprietario di un'azienda che opera su larga scala, potresti avere diverse domande su quella particolare interazione. Ad esempio, quando è stata ricevuta la chiamata? Chi ha risposto al cliente? Il problema è stato compreso correttamente? È stata data una soluzione rapida? Quanto tempo ha impiegato l'intero processo?

Immagina di dover tenere traccia di migliaia di tali telefonate ogni giorno. Sembra impossibile? Forse no.

I processi aziendali standard lasciano dietro di sé una scia di dati che chiamiamo registri degli eventi. Aiutano i minatori di processi a comprendere il modello operativo e a ottimizzarlo per ottenere risultati migliori.

Con l'aiuto degli algoritmi di process mining, puoi prendere questi dati dai registri aziendali o in tempo reale e convertirli in approfondimenti orientati alla soluzione. Puoi esplorare quanto tempo ci vuole per completare un processo, quale dipendente sta gestendo quale fase del processo, se ci sono deviazioni dal modello standard o cosa sta rallentando l'operazione.

Una volta che hai un quadro chiaro di ciò che funziona e cosa no, puoi prendere queste soluzioni basate sui dati e applicarle nei punti necessari per rimodellare le funzioni aziendali dall'inizio alla fine.

Come il process mining completa l'RPA?

Il process mining utilizza una tecnologia chiamata Robotic Process Automation (RPA) che aiuta i lavoratori a concentrarsi su compiti di alto valore eliminando i passaggi noiosi da un processo. Il software RPA impiega bot per automatizzare compiti ripetitivi che in precedenza richiedevano sforzi manuali. Di conseguenza, l'automazione dei processi migliora l'efficienza complessiva di un'operazione aziendale.

Gli analisti possono identificare il modello di lavoro attuale e individuare più variazioni, discrepanze e altre incoerenze prima che l'RPA possa lavorare sull'automazione dei passaggi del processo. Utilizzare i bot per determinare quali passaggi sono ridondanti e richiedono sforzi manuali è molto più semplice quando si dispone di un modello di processo che delinea ogni azione e interazione in un modello di processo aziendale.

Inoltre, il process mining rende facile confrontare il nuovo processo automatizzato con il vecchio modello generando una nuova mappa del processo in qualsiasi momento.

Quindi, queste tecniche si completano e si supportano a vicenda per fornire i migliori risultati possibili. Quando lavorano in tandem, il process mining e l'RPA possono potenziare un'azienda per ottenere risultati più elevati che sono facilmente misurabili.

Storia del process mining

Questo algoritmo specializzato per identificare tendenze, modelli e inefficienze dai registri degli eventi ha iniziato a prendere forma alla fine degli anni '90. Un informatico e professore olandese, Wil van der Aalst, è il volto dietro la ricerca accademica che ha portato alla scoperta dei dettagli su come si sviluppa un processo.

Conosciuto anche come il padrino del process mining, van der Aalst e il suo team di ricercatori hanno trovato una soluzione per utilizzare i dati in combinazione con strumenti di analisi e visualizzazione.

Tuttavia, lo studio è rimasto limitato al mondo accademico per un po' di tempo. Alla fine, le aziende hanno capito che unire la mappatura dei processi con l'analisi dei dati poteva fornire i risultati più efficienti. In quel periodo, le prospettive economiche del process mining sono diventate note in vari settori.

Ovviamente, le soluzioni software di process mining moderne sono molto più avanzate per competere nel mondo degli affari di oggi. Portano un amalgama di scienza dei dati, data mining, business intelligence e analisi per approfondire il funzionamento di un modello organizzativo.

Di conseguenza, la nuova ondata di process mining non solo visualizza e ottimizza i processi, ma misura gli indicatori chiave di prestazione (KPI), confronta e confronta le operazioni, collabora con la tua infrastruttura IT esistente e risolve i problemi con soluzioni centrate sui dati.

Perché il process mining è importante?

Pensa alle piattaforme di process mining come a una macchina a raggi X che fornisce visibilità su come diversi compiti lavorano insieme raccogliendo i dati necessari dal tuo sistema informativo. Questi dati portano avanti approfondimenti azionabili che identificano aree di miglioramento del processo e forniscono soluzioni concrete.

Le soluzioni di process mining consentono ai professionisti di visualizzare il layout pratico di un processo e identificare problemi in tempo reale invece di lavorare con soluzioni basate su ipotesi. Il software di process mining porta il meglio di entrambi i mondi con la perfetta combinazione di tecniche di gestione dei processi aziendali (BPM) e algoritmi di data mining.

Mentre il BPM impiega sforzi manuali nella raccolta dei dati, il process mining opera con comprensioni basate sui dati per fornire una posizione quantitativa.

Inoltre, il process mining non è una soluzione una tantum. Fornisce alle aziende ciò di cui hanno bisogno per monitorare e ottimizzare continuamente i loro modelli operativi seguendo un approccio basato sui fatti, aiutandole a raggiungere l'eccellenza dei processi fornendo al contempo completa trasparenza.

Tecniche di process mining

Con l'integrazione del data mining e del machine learning, le tecniche di process mining beneficiano le aziende di qualsiasi dimensione e flusso di lavoro. Le soluzioni di process mining possono concentrarsi su vari elementi come il flusso di un processo, la struttura organizzativa o la gestione del tempo.

Scoperta automatizzata dei processi aziendali

Durante la scoperta, il software di process mining traccia l'intero flusso di lavoro aziendale dall'inizio alla fine e fornisce un progetto ideale ai suoi utenti. Come suggerisce il nome, la scoperta automatizzata dei processi aziendali (ABPD) automatizza questa fase di scoperta dei processi incorporando intelligenza artificiale (AI), visione artificiale e logica computazionale.

Queste soluzioni automatizzate utilizzano un algoritmo di scoperta per estrarre dati basati sulle interazioni degli utenti dai sistemi IT, dai registri degli eventi e dai database. Quindi, analizza i dati accumulati per identificare modelli e modelli di processo. Infine, l'ABPD traccia i processi operativi collettivi dell'organizzazione con monitoraggio in tempo reale e evidenzia eventuali deviazioni significative del processo.

Verifica di conformità dei processi aziendali

Una volta che il modello operativo è evidente dall'algoritmo di scoperta, è possibile scoprire che l'esecuzione del processo devia dal modello di processo ideale. Ecco perché è necessaria la verifica di conformità nel mining organizzativo per aiutare a determinare il tasso di conformità di un processo.

Questo metodo valuta sistematicamente il flusso di processo attuale e confronta i registri degli eventi con i modelli di riferimento o target. Il controllo di conformità aiuta a scoprire e correggere eventuali inefficienze che potrebbero verificarsi nell'esecuzione dei processi in corso misurando le loro prestazioni rispetto ai requisiti di prestazione ideali.

Analisi e miglioramento del modello

Una volta che hai le informazioni necessarie sulle carenze del processo attuale dalla scoperta del processo e dai controlli di conformità come colli di bottiglia, loop di processo e deviazioni indesiderate, puoi restringere i passaggi che hanno il potenziale per essere ottimizzati al massimo standard.

Pertanto, l'obiettivo dell'analisi e del miglioramento del modello è determinare come ottimizzare il modello di processo target al suo massimo potenziale. Il modello migliorato minimizza il rischio di colli di bottiglia esistenti, rendendo il processo complessivo più efficiente con un flusso di lavoro automatizzato.

Vantaggi del process mining

Con la tecnologia di process mining, le aziende possono migliorare la loro intelligenza di processo per creare flussi di lavoro e operazioni ideali. Di conseguenza, sempre più aziende si stanno orientando verso l'adozione di questo software per raggiungere il loro massimo potenziale di efficienza perché il process mining:

• Identifica i colli di bottiglia del processo. Gli strumenti di process mining consentono alle aziende di identificare i colli di bottiglia del processo scoprendo le cause delle discrepanze esistenti. Questa visione olistica dei processi si traduce infine in una maggiore efficienza e nella capacità di risolvere gli incidenti prima che si verifichino.
• Migliora l'intelligenza del processo. Con l'aiuto del software di process mining, i responsabili delle organizzazioni comprendono meglio i processi, valutano le correzioni suggerite e prendono decisioni più intelligenti e unificate basate su approfondimenti supportati dai dati.
• Migliora la gestione dei processi aziendali. Il process mining è una parte integrante del BPM. Il lavoro di process mining significa che i proprietari possono visualizzare i processi in flussi visivi e automatizzare i compiti per una maggiore efficienza. Crea anche opportunità per allineare le operazioni con gli obiettivi e le strategie aziendali per generare i migliori risultati.
• Aumenta la trasparenza. Il process mining funge da guida ai processi interni, consentendo una piena divulgazione su come le funzioni vengono eseguite in un flusso di lavoro aziendale. Questa maggiore trasparenza rende possibile ai decisori comprendere la realtà delle loro operazioni e trovare opportunità per migliorare e correggerle.
• Riduce le spese. Le organizzazioni possono ridurre drasticamente i costi operativi identificando le opportunità di automatizzare i compiti e risolvendo le aree problematiche in anticipo. Il process mining consente alle aziende di analizzare i dati dei registri degli eventi e minimizzare il tempo e le risorse sprecate.
• Offre un servizio clienti superiore. Gli utenti possono monitorare le prestazioni dei processi in tempo reale sfruttando l'acquisizione dei dati per identificare i colli di bottiglia e raggiungere soluzioni molto più rapidamente. Di conseguenza, le aziende possono migliorare le loro capacità decisionali e fornire un supporto eccellente ai loro clienti.

Le sfide del process mining

Sebbene diverse imprese abbiano riconosciuto la necessità del process mining, implementare una strategia di mining efficace è complesso. I proprietari delle aziende devono valutare il loro attuale panorama IT, stabilire gli obiettivi giusti e soddisfare i requisiti infrastrutturali a ogni passo. Preparati controllando alcune delle sfide più comuni del process mining.

• Mancanza di digitalizzazione: Molte organizzazioni dipendono ancora fortemente dalla documentazione cartacea, che crea ostacoli per il software di process mining aziendale. La trasformazione digitale è necessaria per implementare una strategia di process mining perché, senza registri degli eventi digitalizzati, il software di process mining non può estrarre i dati necessari per migliorare i modelli di processo. Pertanto, è fondamentale incorporare software di gestione aziendale come ERP e CRM per registrare le attività.
• Integrazione dei dati inadeguata: Alcuni strumenti di process mining tradizionali potrebbero limitare i tipi di fonti di dati a cui possono connettersi, limitando il loro valore per le operazioni di un'azienda. Ad esempio, il process mining è noto per ottimizzare i processi all'interno di un'organizzazione. Tuttavia, raccogliere dati da altre organizzazioni e creare il miglior modello target in alcuni casi è utile. Ti dà una comprensione completa del flusso di lavoro del processo end-to-end, così ottieni un vantaggio competitivo.
• Dati di scarsa qualità per il mining: I risultati del process mining dipendono direttamente dalla qualità dei dati estratti dai sistemi informativi o dai database. Ignari di questo fatto, molte organizzazioni incontrano problemi di qualità dei dati, ambiguità degli eventi, problemi con i timestamp e dati mancanti. Di conseguenza, le aziende non dispongono di dati di valore appropriato per il process mining e l'ottimizzazione delle operazioni.
• Integrazione difettosa: Quando le aziende cercano di implementare software di process mining sopra i processi per automatizzare le loro funzioni, è essenziale identificare un software compatibile con cui gli strumenti di process mining possano integrarsi senza problemi. Se la procedura che vuoi automatizzare è incompatibile con il software scelto, queste integrazioni difettose non porteranno alcun risultato.
• Personale insufficiente: Anche se il software di process mining riguarda l'automazione, hai bisogno di persone per gestire quegli strumenti e ottenere contesto dai colli di bottiglia scoperti. Inoltre, il software di process mining avanzato richiede l'assunzione di specialisti come analisti aziendali, data scientist e ingegneri, il che potrebbe mettere a dura prova il budget di un'azienda.

Process mining vs. task mining

Il process mining e il task mining sono elementi complementari che condividono lo stesso scopo: aiutare le organizzazioni a ottenere il massimo dalle loro operazioni a più livelli e ottenere risultati migliori. Tuttavia, c'è una leggera differenza nel modo in cui ciascuna di queste tecniche funziona.

Mentre il process mining ruota attorno alla scoperta, all'analisi e all'ottimizzazione dei processi end-to-end, il task mining si concentra su compiti più piccoli che definiscono detti processi. Questi includono sottoprocessi che i dipendenti eseguono manualmente, come caricare file o copiare dati.

Quindi, il task mining descrive come le aziende gestiscono i loro compiti, e il process mining identifica le interazioni degli utenti per determinare l'accuratezza di quei compiti.

Process mining vs. process modeling vs. process mapping

I processi aziendali possono essere una complessa rete interconnessa di attività che guidano un obiettivo particolare o un obiettivo aziendale. Mentre il process mining mira a queste attività per ottimizzarle per risultati più rapidi e migliorati, la modellazione dei processi e la mappatura dei processi si concentrano sulla rappresentazione visiva dei processi aziendali.

La modellazione dei processi utilizza tecniche di data mining quantitativo e algoritmi per rappresentare un processo aziendale. Agisce come un sotto-componente del process mining, precisamente la fase in cui gli algoritmi di machine learning utilizzano i registri degli eventi per creare un modello di flusso di lavoro. Un modello di processo include dati di flusso di lavoro come interazioni degli utenti, tassi di successo, azioni intraprese e una cronologia di ciascun ciclo.

Simile alla modellazione dei processi, una mappa dei processi è anche una rappresentazione visiva di un flusso di lavoro. Ma queste tecniche non sono intercambiabili poiché evidenziano diversi aspetti di un processo aziendale. Mentre un modello di processo è quantitativo e basato sui dati, una mappa dei processi è più qualitativa e soggettiva. La mappatura dei processi è più incentrata sulle persone e delinea come i dipendenti si coinvolgono con il processo in varie fasi.

Casi d'uso del process mining

Il potenziale del process mining non è limitato a nessun settore o modello di business specifico. Qualsiasi impresa che segue processi può utilizzare questa tecnologia per raggiungere la massima efficienza. E finché soddisfano il requisito fondamentale dei registri degli eventi, non c'è limite a quanto possono esplorare i processi in profondità.

Tuttavia, nonostante la natura universale di questo algoritmo, alcuni settori stanno già sfruttando i benefici del process mining nel loro lavoro quotidiano.

• Gestione della catena di approvvigionamento: Il software di process mining analizza le funzioni logistiche per individuare eventuali anelli deboli in una catena di approvvigionamento. Adottare un modello ottimizzato rende la catena di approvvigionamento più resiliente a disordini imprevisti.
• Finanza: L'automazione e il miglioramento dei processi beneficiano significativamente il settore finanziario. Il process mining può ottimizzare i controlli di audit, trovare le cause principali per fatture errate, mitigare i rischi e migliorare i processi di prestito.
• Vendite: Poiché i processi di vendita complessi dipendono da fattori esterni, il process mining consente ai leader aziendali di prevedere discrepanze e risolverle per raggiungere obiettivi prefissati. Le aziende possono aumentare i tassi di conversione, migliorare le strategie e migliorare le prestazioni di vendita in tutto il settore.
• IT e software: I professionisti IT beneficiano di ordinare processi ingegneristici disorganizzati ottenendo chiarezza e gestendo la complessità delle migrazioni e implementazioni ERP. Possono anche monitorare i sistemi in tempo reale per garantire che tutto funzioni senza intoppi.
• Esperienza del cliente: Con la tecnologia di process mining, le aziende possono identificare quali processi dei clienti richiedono più tempo per essere risolti e individuare le loro cause principali fornendo soluzioni per risolvere il ritardo.
• E-commerce: I leader delle organizzazioni nel settore dell'e-commerce possono aumentare i loro tassi di conversione ottenendo approfondimenti esclusivi sul comportamento degli acquirenti, sulle tendenze del mercato e sulla crescita della base clienti.
• Sanità: L'industria sanitaria ha un surplus di dati, dai registri sanitari alle procedure di prenotazione degli appuntamenti. I professionisti possono ricostruire questi dati digitalmente con il software di process mining per un'integrazione senza soluzione di continuità. Inoltre, le opportunità di automazione possono eliminare compiti manuali ridondanti e ridurre il rischio di errore.
• Istruzione: Il process mining educativo (EPM) consente agli amministratori di analizzare e visualizzare il comportamento di apprendimento degli studenti applicando algoritmi specializzati. I registri delle attività degli studenti forniscono approfondimenti per tracciare e monitorare le loro prestazioni accademiche.

Migliori pratiche di process mining

Negli ultimi dieci anni, l'eccellenza operativa è diventata una parola d'ordine per le industrie di tutti i settori. Il process mining svolge un ruolo sostanziale nel raggiungere questo livello di efficienza ottimizzata.

• Identifica i tuoi sistemi aziendali. Prima di intraprendere iniziative di process mining per le tue funzioni aziendali, è fondamentale identificare il tuo settore aziendale e i sistemi attuali. Il software di process mining porterà efficienza al tuo modello di lavoro aziendale integrandosi con i sistemi esistenti di applicazioni e prodotti (SAP), CRM e gestione della catena di approvvigionamento.
• Scegli uno strumento che si adatti alle tue funzioni aziendali. I proprietari delle aziende devono supervisionare le loro funzioni aziendali, cosa serve per elaborarle e se sono ben attrezzati per soddisfare tali requisiti. Una volta che hai una visione chiara di quali funzioni ottimizzare, scegli uno strumento di process mining che si adatti meglio a te.
• Finalizza l'obiettivo finale. Una volta che comprendi i tuoi sistemi aziendali e i KPI, prenditi un momento per identificare l'obiettivo finale che desideri raggiungere con il process mining. Ogni strumento di process mining aiuta con controlli di conformità, scoperta dei processi, analisi e miglioramento del modello. Tuttavia, potrebbe esserci uno strumento più adatto a te che soddisfa specifiche distinte che si adattano alla tua linea di fondo.
• Applica soluzioni a tutti i casi d'uso. I leader aziendali spesso scelgono luoghi specifici da ottimizzare utilizzando tecniche di process mining, come processi in cui i dipendenti potrebbero mancare delle competenze richieste o dipartimenti con carenze allarmanti. Tuttavia, quando un'organizzazione ottiene trasparenza nei suoi processi aziendali, è redditizio applicare tali approfondimenti in tutto il settore.

Miglior software di process mining

L'obiettivo di acquisire software di process mining è di incorporarlo con il software esistente nell'infrastruttura IT di un'azienda. Un software di process mining deve essere in grado di fare quanto segue per essere incluso nell'elenco di G2:

• Leggere, analizzare e monitorare i registri degli eventi dai sistemi informativi e dai database per comprendere il processo aziendale attuale.
• Condurre controlli di conformità per riconoscere deviazioni e colli di bottiglia nel modello in corso.
• Fornire approfondimenti basati sui dati su quali metodi non soddisfano gli standard stabiliti, fino ai singoli dipendenti che si discostano dal modello aziendale.

*Di seguito sono riportate le prime cinque soluzioni software di process mining leader dal Summer 2022 Grid® Report di G2. Alcune recensioni possono essere modificate per chiarezza.*

1. IBM Process Mining

IBM Process Mining offre una prospettiva obiettiva per esaminare i processi operativi, individuare aree deboli e sviluppare strategie per ottimizzare i progetti di automazione.

Cosa piace agli utenti:

“IBM Process Mining è uno strumento robusto alimentato dall'AI. Mi piacciono la maggior parte delle sue funzionalità, come la tecnologia avanzata AI/ML per scoprire i processi e generare automaticamente modelli di processo, che ci consente di avere un livello di dettaglio più elevato dei processi e ottenere uno strumento RPA che IBM offre.”

- Recensione di IBM Process Mining, Heather C.

Cosa non piace agli utenti:

"La mancanza di applicazioni mobili è un problema per qualcuno come me, e il costo è qualcosa che spero riducano un giorno. Inoltre, la documentazione non era molto efficace o utile; anche coloro che avevano buone competenze sui dati sono venuti da noi per la formazione perché non era sufficiente per loro."

- Recensione di IBM Process Mining, Abeer M.

2. UiPath RPA

Con la potenza combinata di AI e machine learning, UiPath Robotic Process Automation (RPA) sta aprendo la strada all'automazione dei processi robotici. Il software fornisce competenze digitali a milioni di persone e automatizza compiti ripetitivi e noiosi per aziende e organizzazioni governative in tutto il mondo.

Cosa piace agli utenti:

"UiPath è uno strumento entusiasmante e ottimo per fare automazione più facilmente. Mi piace come fluisce nella nostra azienda grazie all'automazione dei compiti attuali e offre grande flessibilità. E la cosa più importante di UiPath è il supporto della comunità UiPath."

- Recensione di UiPath RPA, Avinash S.

Cosa non piace agli utenti:

“A volte, la compatibilità con software di terze parti e flussi di lavoro malfunziona, e dobbiamo riconfigurare l'intero codice.”

- Recensione di UiPath RPA, Muhammad Asim I.

3. Celonis Process Mining

Alimentato dal suo core di process mining leader di mercato, Celonis identifica e risolve i colli di bottiglia che le aziende non riescono a individuare, qualificandole per operare al livello più ottimale. Il software consente alle aziende di eliminare inefficienze operative e fornire un'esperienza cliente superiore riducendo al contempo le emissioni di carbonio.

Cosa piace agli utenti:

"Celonis è molto facile da usare, e puoi essere addestrato utilizzando corsi dettagliati dall'Accademia Celonis gratuitamente, che penso sia una cosa molto grande che il team Celonis ha fatto."

- Recensione di Celonis, Poonam C.

Cosa non piace agli utenti:

“L'interfaccia utente ha bisogno di miglioramenti, e il caricamento visivo nei dashboard richiede molto tempo, il che è un po' deludente.”

- Recensione di Celonis, Antonio G.

4. mysmartautomation

mysmartautomation identifica, ottimizza e guida l'efficienza attraverso processi aziendali end-to-end con visualizzazione in tempo reale e compiti ricorrenti automatizzati. È ideale per risparmiare tempo e prendere decisioni strategiche con la massima efficienza prevedendo i risultati aziendali attraverso approfondimenti basati sui dati.

Cosa piace agli utenti:

"L'informazione è un fattore chiave per prendere decisioni. mysmartautomation ci fornisce informazioni in tempo reale per farlo ed è stato più che utile con la nostra gestione."

- Recensione di mysmartautomation, Ibitssam A.

Cosa non piace agli utenti:

"Possono migliorare il supporto. A volte lavoro il sabato e ho bisogno di qualcuno che possa aiutare."

- Recensione di mysmartautomation, Margot B.

5. Apromore

Sostenuto da una ricerca di livello mondiale, Apromore autorizza gli utenti a identificare il pieno potenziale dei loro processi aziendali mentre mira a raggiungere l'eccellenza operativa. Questo software all'avanguardia supporta un ampio spettro di funzionalità di process mining. Fornisce dati che aiutano a migliorare l'efficienza dei processi e servire meglio i clienti riducendo al contempo il rischio aziendale.

Cosa piace agli utenti:

“Apromore è una piattaforma altamente intuitiva che è facile da imparare a usare. La piattaforma offre molte funzionalità, rendendo possibile fare un'analisi di process mining estesa. Inoltre, lo strumento ha funzionalità di dashboard che aiutano a visualizzare i problemi e i dati di processo.”

- Recensione di Apromore, Maria H.

Cosa non piace agli utenti:

“Vorrei fosse più facile applicare filtri sul dashboard delle prestazioni quando vuoi confrontare diversi registri degli eventi. Sono disponibili soluzioni alternative, come filtrare ogni registro, salvare e poi confrontare. Tuttavia, ti allontana dalla schermata del dashboard delle prestazioni.”

- Recensione di Apromore, Brandon A.

La strada da percorrere

Man mano che ci dirigiamo verso il futuro, i metodi di analisi basati sui dati come il process mining continueranno ad automatizzare le operazioni aziendali, aprendo la strada alla trasformazione digitale in molti settori come la sanità, l'e-commerce e altro ancora.

Questa adozione di massa di strategie di digitalizzazione tramite l'uso del process mining rimodellerà fondamentalmente il modo in cui le imprese lavorano.